Zasper - Go diliyle geliştirilmiş modern ve verimli bir JupyterLab alternatifi

• Zasper, yüksek düzeyde eşzamanlılığı desteklemek üzere tasarlanmış bir IDE'dir
  • En düşük bellek kullanımı ve yüksek hız sunarak birden fazla eşzamanlı bağlantıyı işler
  • Jupyter Notebook benzeri REPL tarzı veri uygulamaları çalıştırmaya uygundur
  • Şu anda Mac'te tamamen desteklenir, Linux'ta ise sınırlı desteklenir
• Benchmark
  • Zasper, JupyterLab'e kıyasla RAM ve CPU kullanımı açısından 4 kat daha az kaynak tüketir.
  • JupyterLab yaklaşık 104.8 MB RAM ve 0.8 CPU kullanırken, Zasper 26.7 MB RAM ve 0.2 CPU kullanır.
• Neden Zasper geliştirildi?
  • Piyasada Databricks Notebooks ve Deepnote Notebooks gibi JupyterLab benzeri ön uç araçlar bulunuyor, ancak çoğu ücretsiz değil ve bulutta çalışmak gerekiyor.
  • Zasper ise yerel makinede sorunsuz çalışarak kullanılabilir kaynakları etkin biçimde kullanıp en yüksek verimliliği sağlar.
  • Go dili REST, RPC ve WS protokollerini güçlü biçimde destekler; eşzamanlılık ve performansta üstündür.
  • Python, I/O odaklı asenkron işlere uygun olsa da CPU odaklı işlerde sınırları vardır.
• Editör, terminal, başlatıcı, Jupyter Notebook, sürüm kontrolü, komut paleti, koyu mod gibi çeşitli özellikler sunar
• Hem Electron uygulaması hem de web uygulaması olmak üzere iki biçimde sunulur.
• Yol haritası
  • Zasper, veri bilimciler ve yapay zeka mühendisleri için güçlü bir IDE ekosistemi hedefliyor ve gelecekteki geliştirme yönleri şunlar:
    • Jupyter Notebook'un yanı sıra özel veri uygulamalarını desteklemek
    • Mevcut araçlarla entegrasyonu kolaylaştırmak
    • Bulutta kendi kendine barındırma dağıtımı için Zasper Hub sağlamak

[GN⁺]

Hacker News Yorumu

• Zasper geliştiricisi, Zasper'ın Jupyter kernel işleme sisteminin Go coroutine'leriyle kurulduğunu ve JupyterLab'ın Python yönteminden daha iyi olduğunu açıkladı

  • Zasper, RAM ve CPU kullanımı açısından JupyterLab'ın her birinde yaklaşık 1/4 seviyesinde
  • Arama gibi özellikler henüz optimize edilmediği için yavaş
  • Tek başına, tam zamanlı olarak geliştiriliyor ve zaman içinde iyileştirmeler planlanıyor
  • İlk taslak için olumlu tepki bekliyor

• Marimo, Streamlit ile Jupyter'ın avantajlarını birleştiren bir Jupyter alternatifi olarak ilginç bulunuyor

• Bellek ve CPU kullanımındaki azalmanın gerçekten anlamlı olup olmadığına dair bir soru ortaya atıyor

  • Python kodu daha fazla kaynak tükettiği için Go'nun threading yaklaşımının ne kadar faydalı olduğu belirsiz

• JupyterLab'ın eski olduğu ama sürekli geliştirme ile modern kaldığı yönünde bir görüş var

• Alternatifin yalnızca macOS'ta çalıştığı, Linux'ta kısmen desteklendiği ve yalnızca IPython'u desteklediği belirtiliyor

  • Go ile elde edilen performans kazancının Electron kullanımıyla dengelendiği ifade edildi

• Jupyter'da rstudio benzeri bir arayüz istemeye ve kod blokları çalıştırabilmeye verilen önemin vurgulandığı belirtiliyor

  • JupyterLab'ın "open console for notebook" özelliği seviliyor, ancak metin göndermek veya klavye kısayollarıyla odağı değiştirme yolunun bulunamadığı söyleniyor
  • Bu nedenle VSCode'un Jupyter implementasyonunu kullanmıyor

• UI için Wails'in düşünülmesi gerektiği belirtiliyor

  • Go'ya çok emek verilmiş olmasına rağmen Electron'in kullanılması konusunda hayıflanma var

• VSCode'un Jupyter notebook desteğiyle karşılaştırıldığında hangi avantajları sunduğu merak ediliyor

• Çalışmakta olan bir frontend'de bağlantıyı kesip yeniden bağlandığında çıktının kaybolup kaybolmadığı merak ediliyor

• JupyterLab frontend'ini değiştirip Jupyter kernel bağlantısını koruyan bir proje gibi görünüyor

  • Teorik olarak JavaScript veya başka dillerin kernel'larını destekleyebileceği düşünülüyor
  • Projenin yalnızca IPython kernel ile test edildiğini belirterek, gelecekte nasıl evrileceğine ilgi gösteriliyor